2023 Fiscal Year Annual Research Report

複雑な関係データに基づく意思決定のための機械学習研究

Research Project

Project/Area Number	20H04244
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	鹿島久嗣京都大学, 情報学研究科, 教授 (80545583)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2024-03-31
Keywords	機械学習 / 人工知能
Outline of Annual Research Achievements	因果効果推定の適用範囲を大きく広げることを狙って、関係データ上の因果効果推定、たとえばソーシャルネットワークのように個々のデータ間に関係構造が存在し、この構造を通じてお互いの意思決定に干渉が存在する場合の因果効果推定問題に取り組んだ。とくに（１）複数の種類の関係が存在する場合（２）階層的な構造が存在する場合（３）データ間の関係が明示的に観測されない場合などの複雑なケースに対して、グラフ深層学習や注意機構などの深層学習手法と、因果効果推定のためのバイアス補正を組み合わせることでこれを解決する方法を提案した。いずれも機械学習・データマイニング分野における主要国際会議（KDD, ECML/PKDD, PAKDD）において発表・採択された。
Research Progress Status	令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
Strategy for Future Research Activity	令和5年度が最終年度であるため、記入しない。